提到2012，很多人想到的就是那部末日大片。其实，这个数字还有着另外一层含义：华为2012实验室，据说其名称的灵感来源正是电影《2012》。在最近的华为云普惠AI开放日活动上，我们走进了这个“中国最多黑科技的地方”，并有幸看到了一些新鲜的科研成果，小到手机芯片的散热材料，大到通讯网络的节能预测。它们均来自这次开放的2012实验室其中的两大实验室——诺亚方舟实验室和先进热技术实验室。
华为诺亚方舟实验室的自然语言处理研究据说任正非在创立2012实验室之初时说过，大数据就像洪流一样，需要造一艘“诺亚方舟”来拯救华为。那么，这艘船上究竟都有些什么呢？智能的通讯网络在位于深圳坂田总部的2012实验室里，华为展示了一种自适应的无线基站智能关断系统，它能通过AI节约基站的能耗。要知道，基站时时刻刻都需要电力，会造成大量能源的浪费。
一个很可能实现的想法是，根据网络业务量在时间和空间上的变化，然后预测未来一段时间的需求，以此达到节能的目的。“智能的通讯网络就类似于现在的自动驾驶一样，”负责现场讲解的实验室专家说。在没有这种动态系统之前，运营商其实已经在做节能措施了，但它们只能依赖于以往的经验作出固化的决策。如果对每个基站未来15分钟的情况进行预测，再通过多智能体协同的动态决策过程，系统有望从整体上调控所有基站的运作。
根据华为方面的说法，试点省份预计全年节电量能达到800万度，碳排放量也能减少5000多吨。
L4级自动驾驶在自动驾驶方面，华为也为我们带来了一段实际路况的演示视频：在复杂的路况、交通和天气等情况下，测试过程中只进行过一次人为干预。而且更令人惊叹的是，自动驾驶还完成了入库停车的操作。（车库的信号通常都很差，对自动驾驶来说是个不小的麻烦。
）长期以来，自动驾驶都是一项极具挑战的技术，而且公众对自动驾驶的认识并不足够，很多人会误认为辅助驾驶就是自动驾驶——典型的例子就是特斯拉已经配备在Model系列上的Autopilot系统。最近，有关自动驾驶的事件还引发了不少安全方面的担忧，例如去年的一起Uber无人车撞人事件。还有一些更长远的普遍担忧在于，无人车会夺走人们的工作，或者面临人类司机都很难解决的“到底杀一人还是五人的电车难题”等。
但从目前来看，从L1（辅助驾驶）到L5（全自动驾驶）阶段，自动驾驶技术还有很长一段路要走。所有开发自动驾驶的公司如今都在朝L4阶段，也就是高度自动驾驶的方向努力。根据SAE标准，车辆在这一阶段的所有的操作都是由无人驾驶系统完成的，不过前提是人们还得在有限制的条件下驾驶。例如，遇上了极端的恶劣天气，车辆还是得交给人类司机。
要实现L4级自动驾驶的标准，需要传感器、激光雷达、规划控制和高精度地图等在内的一系列技术，其中激光雷达可以根据周围环境绘制出3D模型。据专家介绍，在业界，华为的传感器阵列基本上是最多的。尽管华为的自动驾驶在演示视频中有不错的表现，专家坦言，“这个测试路段我们还是很了解的，真的到一个完全不了解的测试路段，还是很有挑战的。”
如何应对数据的洪流？
智能通讯网络和自动驾驶离我们还比较远，诺亚方舟实验室研发的AI芯片则切切实实出现在了很多人的身边，例如手机上。如今，能够处理图片和视频的人工智能早已不是什么新鲜事了，无论是增加图像的分辨率，还是OCR的识别功能，AI都能达到相对理想的精确度。但一个比较现实的问题在于，终端的算力是很小的，我们无法在手机等设备上运行所有的AI模型。理想的解决方案是云计算或边缘计算，最终将大算力解决为小的算力。
前者能够实现数据的集中处理，例如在云端训练的模型，最终可以通过压缩并传输到手机上，实现实时的视频编辑等。边缘计算则能在终端就处理一部分的数据，并将需要计算的数据返回云端，举例来说，监控探头或自动驾驶产生的大量数据中，并不是所有数据都是值得上传到云端的。“未来一定是大数据和小数据的联动，我们不可能在所有的场景都用大数据。
”华为云专家解释说，用现在掌握的大数据来训练世界级的模型，然后再推广到小任务上，这是目前大部分的AI突破所用的逻辑。
“清爽”的数据中心随着数据处理的需求增多，我们也会面临一个自然而然的普遍问题：无论是手机还是云服务器，必然要用到性能越来越高的器件，但这也意味着很大的功耗。换句话说，我们该如何解决设备的发热呢？华为的先进热技术实验室，就在致力于解决这方面的问题。
在该实验室里，华为专家一开始就介绍了一个令人印象深刻的应用场景：其实无线快充并不需要尽快散热，反而要“聚热”。无线快充在使用时热量会很高，但它的散热面积又是极其有限的。通过一种名为PCM的特殊材料，热量就可以存起来，让无线快充的温度在一段时间内几乎保持不变。但温度不可能一直保持下去，这就是为什么市面上的无线快充只能用20-30分钟。
当我们领略各种散热材料的神奇之处时，很难忽视实验室内部传来的风扇的噪音。这些恼人噪音的背后，就是数据中心经常用到的风冷技术了。有办法处理这些噪音吗？其实和我们使用的降噪耳机一样，这里也需要用到各种主动降噪和被动降噪的技术，华为就为我们展示了其中一些效果不错的方案，例如让风速拐弯的风道，或者能够降噪的新型材料。不过对于风冷技术来说，散热效率可能是比噪音更大的问题。
无论是空间还是能效上，空调都不占优势，因此像华为云IDC这样的数据中心都会采用液冷技术——常用的方法是通过冷板让水把CPU等元件的热直接带走。既然空调和液冷都需要水，为什么液冷的节能效果更好？关键在于水的温度。一般来说，空调需要的水的温度大概在7-12度，光是冷却就得付出不少的能源消耗。而液冷根本不需要冷冻水。“我们的CPU允许的温度是八、九十度，所以水温可以到四、五十度，外面的水可以直接进来。
”除此之外，专家还补充说，液冷本身的散热能力也很强，甚至能应对一千瓦的CPU功率，普通的散热材料或技术是做不到这点的。
看到未来以上所述的技术，无论是AI还是基础的材料研究，只是2012实验室的冰山一角。不过它们无一例外地都和此次活动的主角——华为云——有着密不可分的关系。华为云BU CTO张宇昕介绍说，华为云就像站在了巨人的肩膀上，其核心技术都是来自于华为技术的长期积累。
例如，去年发布的AI芯片昇腾系列和智能网卡，就来自2012的另一家实验室，图灵实验室。在应对任正非所担忧的“香农定理、摩尔定律的极限”时，2012实验室究竟能发挥多大的潜力应该是个很难回答的问题。但至少在这一波的洪流中，我们已经从已有的产品，无论是更智能的手机，还是“推动整个社会AI化”的云，看到了未来技术最有可能的面貌之一。而这对于一个技术驱动的公司来说，无疑已经是一件值得乐观的事了。